サム・アルトマンのビジョン：仕事の世界の変革力としての人工知能 - 写真：xpert.digital
Openaiのボスは予測されました：AIエージェントは戦略的ビジネスパートナーになりました
労働市場の変化：AIオートメーションが現在どのように変化しているか
OpenaaiのCEOであるSam Altmanは、作業の世界の未来の楽観的なイメージを描きます。このイメージは、人工知能が単純なデジタルアシスタントの役割をはるかに超えて成長しています。彼のビジョンには、自律的に複雑なタスクを引き受け、新しい形式の知識作業を可能にする仮想同僚としてのAIエージェントが含まれています。労働市場はすでに顕著な変化ですが、AIの文書化された19％の減少は、ポイントマンを自動化することで、この開発は主にインテリジェントなテクノロジーを通じて人間の仕事を豊かにする機会を見ています。彼の予測は、AIエージェントから、2025年には、AIエージェントから、AIがタスクを自動化するだけでなく、新しい知識を積極的に生成し、戦略的パートナーとして機能する基本的なパラダイムシフトにまで及びます。
に適し：
AIの開発：チャットボットから自律エージェントまで
リアクティブツールからプロアクティブなシステムまで
サム・アルトマンは、Chattの現在のスキルをはるかに超えているAIテクノロジーの根本的な変化について説明しています。現在のAIツールは主にユーザー入力に応答していますが、Openaiは自律的に計画、決定、行動できるAIエージェントを開発します。これらのシステムは、テキストで次の可能性のある単語を生成するだけでなく、複雑な問題を解決して解決策を開発する必要があります。ビジョンには、テキスト、言語、音楽、ビデオを処理し、コンテキスト決定を下すことができるマルチモーダルエージェントが含まれます。
現在のAIツールと、指示やレビューをまだ必要とするジュニア従業員とのAltmanの比較は、特に驚くべきものですが、すでに基本的なタスクを独立して行うことができます。この類推は、パラダイムの変化を示しています。AIは、ツールから作業パートナーに発展します。 Openaiはすでに2025年のAIエージェントの導入を計画しています。これは、会社の労働力の固定コンポーネントとして機能するはずです。 OpenAIの計画された「オペレーター」エージェントは、コードを自律的に記述し、ソフトウェアをテストし、レストランの予約を実行する能力を通じて、この開発を例示しています。
技術的なブレークスルーとパフォーマンスが向上します
Altmanのビジョンの技術的根拠は、AI開発のかなりの改善に基づいています。彼は、今後5年間の大規模なAIモデルの機能を非常によく理解することを予測しており、これにより、トレーニングの効率と精度の両方が大幅に向上します。この開発はすでにコスト削減に反映されています。GPT-3では、OpenaiはGPT-3.5が10倍で40倍にコストを削減することができました。 Altmanは、「インテリジェンスのコストをゼロにする」よう努めています。これにより、高度なAIテクノロジーへの民主的なアクセスが可能になります。
Altmanによると、GPT-4.5の例として、次世代のAIモデルは、「気配りでよく考えられている人」に匹敵するはずです。この特性評価は、純粋なデータ処理を超えているAIスキルの定性的変化を示し、注意や考慮などの人間の認知の要素を統合します。次の2年間、Altmanは、AIシステムが個人データを使用してユーザーエクスペリエンスを改善できるようにする、論理的思考、信頼性、適応、およびパーソナライズの分野でのマイルストーンを予測します。
労働市場の変革：混乱と再設計
既存のジョブに対する定量化された影響
労働市場に対するAI革命の影響はすでに測定され、理論的予測を超えています。 Revelio Labsの経験的分析は、2022年末以降AIツールによって自動化できるアクティビティの求人広告の19％の減少を文書化しました。これらの数字は、ペンシルベニア大学によるOpenaiの研究で以前の研究を確認しています。これは、彼らの作業タスクの少なくとも10％が米国の労働者の約80％のGPTモデルの影響を受けていることを示しました。
具体的な企業の例は、この変革を示しています。Shopifyは、新しいポジションが宣伝される前にAIが仕事を行うことができない理由を管理者に見つける必要があります。 Duolingoは、フリーランサーの代わりにAIにますます依存していると発表しました。 McKinseyは、AIエージェントの最初のユーザーの1人であり、顧客の問い合わせとスケジューリングの自動化を計画しています。これにより、コンサルティング会社は、2030年までに米国経済の労働時間の最大30％を占めている2030年までに自動化できると想定しています。
Altmanの楽観的な将来の予測
文書化された失業にもかかわらず、アルトマンは「今日とは異なって見えるとしても、十分な仕事が続くだろう」と確信している。彼の楽観論の論文は、技術革命が既存の仕事を排除するという歴史的観察に基づいていますが、同時に新しい、しばしば質的に雇用機会を生み出します。 Altmanはそれを簡潔に策定します：「ChatGptは多くの現在の仕事を排除しますが、はるかに優れています」。この評価は、投資家のVinod Khoslaのようなより悲観的な予測とは対照的です。彼は、AIが仕事の80％で仕事の80％を占める可能性があると警告しました。
Altmanの自信は、AIが人間の仕事に取って代わるのではなく、拡大して豊かになるという仮定に基づいています。彼は「AIが私たちの仕事を引き継ぐのではなく、それらの使用方法を知っている人」を強調しています。この視点は、資格要件の変革を意味します。将来の労働市場での成功は、AIツールを効果的に使用および制御する能力にますます依存します。したがって、Altmanは、学生と従業員が「AIと直接対処して雇用市場で生き残る」ことを推奨しています。
仮想同僚としてのAIエージェント：実用的なアプリケーションと可能性
具体的な使用シナリオと機能
「仮想同僚」としてのAIエージェントのAltmanのビジョンは、このテクノロジーの変革の可能性を示す特定のアプリケーションシナリオに具体化されています。模範的な例は、ソフトウェア開発エージェントです。これは、少なくとも数日間の処理時間があるプロジェクトでは、経験豊富な開発者が通常トップ企業で行う多くのタスクを引き受けることができます。これらのエージェントは、コードを作成し、バグを識別および修正し、テストを作成し、ドキュメントを作成し、簡単な設計上の決定を下すことができます。
実際のアプリケーションは、ソフトウェア開発をはるかに超えています。 AIエージェントは、顧客の苦情とのメールを分析し、参照番号を確認し、CRMデータベースと配信システムにアクセスし、会社のガイドラインに従って苦情を処理する洗練されたカスタマーサービスボットとして機能することができます。旅行エリアでは、AIエージェントは休日の予約を処理し、高級ホテルの好みを考慮し、適切なフライトを提案し、旅行ルートを計画し、梱包リストを作成し、目的地で友人に連絡することもできます。
スケーリングと生産性の向上
Altmanのビジョンは、AIエージェントのスケーリングオプションについて語ると、特に明確になります。仮想労働者の大規模な再生のこのアイデアは、歴史的比較を爆破する可能性のある生産性爆発の可能性を示しています。 「知識のあらゆる分野で」AIエージェントを使用する可能性は、医学、AIベースのファイナンシャルアドバイザー、ジャーナリストや科学者、仮想教師、家庭教師のための自動研究および分析の専門家に視点を開きます。
Openaiはすでに具体的なソリューションを開発しています。KI-Agentの「コーデックス」は、従来のチャットボットを超えており、ソフトウェアと独立して対話し、複雑な自動化を開始し、レストランの予約をすることもできます。これらのスキルは、AIエージェントが問題を独立して特定し、ソリューションを実装するリアクティブツールから積極的なシステムになる可能性を示しています。しかし、Altmanは、これらのAIエージェントが「人間のリーダーシップと監督」を必要とし、完全な自律的な補償としてではなく、人間の労働者の「ツールとパートナー」として行動する必要があることを強調しています。
AIと社会的適応の生成の違い
AIの先駆者としての若い世代
AIを通じてさまざまな世代を通じて使用するためのOldmanの観察は、この技術に対する根本的に異なるアプローチを明らかにしています。年長のユーザーはしばしばAIを「Googleのドリル」として使用します - 質問をして答えを受け取る - 若いユーザーはKIを「自分の生活の本当のオペレーティングシステムのように」扱います。この世代は、ビデオゲームのチートコードに匹敵する複雑なプロンプトライブラリを開発し、さまざまなファイルやデータソースにリンクされた洗練されたAIシステムを構築します。
多くの若者が「チャットを相談せずにもはや重要な人生の決定を下さない」ことは特に注目に値します。彼らは、社会環境全体を理解し、パーソナライズされたアドバイスを提供するコンテキストを意識したコンサルタントとして使用しています。この開発は、洗練されたワークフローに反映されています。若いユーザーは、完全なコンテキストのためのさまざまなデータソースをネットワーク化し、広範な迅速なライブラリを作成し、AIを複雑な状況を分析し、判断のないアドバイスを提供するスーパーインテリジェントな友人として使用します。
労働市場の恐怖と適応戦略
AI革命の心理的影響は、重要な世代の違いを示しています。 PWCの研究では、18〜29歳の27％がKIツールが余分になることを恐れていることを文書化していますが、この懸念は60歳から65歳の年齢層の17％のみに影響します。この逆説的な逆転 - テクノロジー - 救いの世代は、最大の恐怖を示しています - は、AIの変換力に対するより現実的な理解を反映している可能性があります。
Altmanはこれらの懸念を認識していますが、適応戦略に焦点を当てています。彼は、「労働市場で競争力を維持する」ためにAIテクノロジーを学ぶことを推奨しています。彼のアプローチは、人類が適応し、「満たす新しい方法」を見つけるという確信に基づいています。ただし、この適応には、積極的な学習意欲が必要です。成功は、個人がAIツールを効果的に使用および制御する能力を開発するかどうかにますます依存します。特に看護および対人領域では、AIが少ない場合、2800を超える作業スキルが特定されていることがすでに示されています。
に適し：
技術インフラストラクチャと経済的側面
投資要件とスケーリングの課題
Altmanの野心的なビジョンには、シリコンバレーの関係でも並外れた技術的および財政的リソースが必要です。彼は、主にチップとデータセンターのために、10億ドルのエリアの投資規模について公然と語っています。この次元は通常の基準を破り、実現可能性に関する疑問を提起します。ただし、AIモデルのコスト削減曲線は、トレンドを促進することを示しています。Altmanは、GPT-3で40件、GPT-3.5で因子10のコスト削減を報告しています。
Microsoftは、Openaiの最大の投資家としてこの戦略で中心的な役割を果たしています。このパートナーシップは、必要なコンピューティング容量とクラウドインフラストラクチャへのアクセスを提供しますが、同時に戦略的依存関係を作成します。ハイテク投資家とパートナーがこの資本集約的なコースを受講するかどうかは、Altmanのビジョンの決定的なボトルネックになる可能性があります。チャットの包括的なAIオペレーティングシステムへの変換には、技術的なブレークスルーだけでなく、サブスクリプションサービスを超える持続可能なビジネスモデルも必要です。
システムの統合とプラットフォーム戦略
中心的な要素としてのChatGPTを使用したAIオペレーティングシステムのAltmanの概念は、「他のすべてが蓄積するレイヤーを所有する」ことを目指しています。この戦略は、アプリレベルをはるかに超えており、Digital Economyの基本的なインフラストラクチャコンポーネントとしてOpenaiを位置付けています。計画されたシステムは、回答するだけでなく、自律的に行動し、行動し、決定するパーソナルアシスタントとして機能する必要があります。
技術的な実装には、従来のテキストの相互作用を超えるマルチモーダルインターフェイスの開発が含まれます。 Openais GPT-4Oは、オーディオおよびビデオ入力を処理できるAIエージェントとして既に宣伝されています。このマルチモーダル能力により、より自然な相互作用が可能になり、可能な用途が大幅に拡大します。ただし、さまざまなデータソースの統合とコンテキスト意識システムの開発には、純粋なAIアルゴリズムを超えたデータ保護、セキュリティ、ユーザーの信頼のための複雑な技術ソリューションが必要です。
AIによる雇用削減は19％に達します：Altmanのドイツの予測の意味
AI変容された仕事の世界に対するサム・アルトマンのビジョンは、破壊的な技術の可能性と創造的な可能性の両方を認識する驚くべき楽観主義によって特徴付けられます。彼の予測は、2025年にAIエージェントが会社の労働力の不可欠な要素になったと予測しています。 AI-AI-AUTOMATABLE領域で文書化された職務広告の削減は、この変換がすでに本格的であり、もはや将来のビジョンとは見なされないことを証明しています。
この開発の社会的意味は、個人および制度レベルでの積極的な適応戦略を必要とします。基本的な能力としてAI能力を開発するというAltmanの推奨は、インテリジェントシステムの使用が中核的な資格となる労働市場の新しい現実を反映しています。同時に、AIの生成の違いは、若いユーザーがAIを不可欠なライフオペレーティングシステムとして使用していることを示していますが、古い世代は依然として拡張検索エンジンとして理解しています。
根本的に新しいシステムアーキテクチャへのAltmanのビジョンからの経済的および技術的側面は、この開発の変革の可能性と課題の両方を照らしています。成功または失敗は、最終的に、作成された必要な技術インフラストラクチャが作成され、持続可能なビジネスモデルを開発し、社会的受け入れを達成できるかどうかに依存します。この変化が人間の仕事の濃縮につながり、ディストピアAIシナリオに楽観的な反対のポールを提供し、AIの未来の積極的なデザインのオリエンテーションとして役立つ可能性があるというAltmanの自信。
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